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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明公开了一种基于期望‑最大化算法的批次状态估计方法，包括：采用期望‑最大化思想作为基础框架，通过混合高斯模型GMM拟合没有解析表达形式的后验分布，并利用杰森不等式放缩的策略，结合对系统状态的观测值，得到了状态相关丢包环境下对远程状态的最优估计。根据本发明，该方法解决了状态相关丢包引入的非线性问题，提出了一种批次处理的估计算法，并得到了闭合形式的最优解，提高了估计的鲁棒性和准确性。
主权项：1.一种基于期望-最大化算法的批次状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：基于期望-最大化EM框架，并利用混合高斯模型来拟合后验分布中的非闭合项，将数据包丢失情况与系统状态的依赖关系解藕；其中基于期望-最大化框架，分为求期望和极大化两个步骤，具体为：1通过杰森不等式对目标函数进行两次放缩，找到后验分布的一个下界，并要求该下界上一轮迭代点与后验分布相等，该下界的本质是后验分布关于隐变量的期望；2借助最优化理论，对步骤1中得到的下界求一阶导数，并令一阶导数等于零，解得到极大化下界的解析最优解。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种基于期望-最大化算法的批次状态估计方法
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